文/張毛杰、李祥、吳思佳、蔣瑤

1 研究背景

在大學(xué)生人數(shù)增加、各高校新校區(qū)面積較為廣闊的情況下，師生出行以步行、校園通勤車、共享單車等為主。常規(guī)校園通勤車由人為操作，行駛于校園各主干道或行人較多的車道，具有許多不確定性和安全隱患。而AGT 自導(dǎo)向交通系統(tǒng)早就應(yīng)用于機場等指定場所的短距離交通中，其擁有獨立的運行軌道和線路，并且采用自動駕駛技術(shù)，相比常規(guī)校園通勤車更具優(yōu)勢，因此將AGT 自導(dǎo)向交通系統(tǒng)應(yīng)用于高校校園這種短距離交通也可以展現(xiàn)出其可行性。

2 研究現(xiàn)狀

AGT 車輛在20 世紀70年代就已經(jīng)率先被運用于機場交通。雖然常規(guī)交通車輛的站臺設(shè)計算法諸多，且已經(jīng)非常成熟，但AGT 車輛在高校校園交通的引入設(shè)計、站臺規(guī)劃方面還是空白。

3 學(xué)術(shù)貢獻

本文歸納了現(xiàn)代高校校園的交通特點，將其與AGT 自導(dǎo)向交通系統(tǒng)相結(jié)合，根據(jù)相關(guān)算法，以西南交通大學(xué)犀浦校區(qū)為例規(guī)劃出AGT 交通系統(tǒng)的運營路線。

4 計算模型

4.1 現(xiàn)有校園交通特點

4.1.1 高校道路規(guī)劃相對不合理，設(shè)施配備不完善

校內(nèi)主要地點，如圖書館、教學(xué)樓、宿舍、食堂等，人員流量大，且具有一定周期性；傳統(tǒng)校園通勤車與人并行，站點簡陋，有通勤車堵塞、人員排隊隊伍堵塞等情況發(fā)生。

4.1.2 校園短途公共交通設(shè)施不完善且設(shè)施落后

現(xiàn)代信息化建設(shè)雖然如火如荼，但傳統(tǒng)校園通勤車依然停留在傳統(tǒng)模式，如駕駛員主觀意識發(fā)車?？俊⒑蜍嚾藛T無法得知車輛運行方位和等候時長、缺少現(xiàn)代技術(shù)支持等。

4.1.3 混合交通沖突

校園交通中，道路上經(jīng)常出現(xiàn)人行與機動車混行、多種交通工具混行現(xiàn)象。

4.2 AGT 系統(tǒng)概述

AGT 系統(tǒng)是一種小型車輛運行在具有側(cè)向或中央導(dǎo)向?qū)Ｓ没炷淋壍郎系南到y(tǒng)，可實現(xiàn)無人駕駛。其平均站間距在800～1200m，平均速度在20～30km/h，最高時速可達60km/h[1]。

4.3 Dijkstra（迪杰斯特拉）算法

在將AGT 系統(tǒng)引入西南交通大學(xué)犀浦校區(qū)交通運輸系統(tǒng)時，我們使用了最短路徑算法合理規(guī)劃AGT系統(tǒng)車輛的運行路線。其中，常用的解決最短路徑問題的算法有Dijkstra 算法、Floyd 算法、A 算法等。在這些算法中，我們使用了Dijkstra 算法來解決這個問題。

Dijkstra 算法是典型的計算單源最短路徑的算法，主要用于計算一個節(jié)點到其他所有節(jié)點的最短路徑問題。其主要特點是以起始點為中心向外層擴展，每次遍歷距起始點最近且未訪問過的頂點作為鄰接節(jié)點，直到擴展到終點為止[2]。

5 計算分析

5.1 Dijkstra 算法概述

在一個無向圖中，將圖中所有頂點集合V 分成兩個集合，第一個集合S 包含所有已求出最短路徑的頂點，第二個集合U 包含其余未確定最短路徑的頂點。具體步驟為：

5.1.1 初始狀況下，集合S 中只包含起始點v0，而集合U 包含除起始點v0外的其他頂點，且集合U 中頂點的距離是指該頂點到起始v0的距離。

5.1.2 遍歷集合U 中的點并從中選出距離起始點v0最短的頂點v，同時將該點加入集合S 中，從集合U 中移除頂點v。

5.1.3 更新U 中各個頂點到起點v0的距離。之所以更新U 中頂點的距離，是由于上一步中確定了v是已找出的距離之前的起始點v0最近的頂點，從而可以利用頂點v 來更新其他頂點的距離[3]。

5.1.4 重復(fù)步驟5.1.2 和5.1.3，直到遍歷完集合U 中所有頂點，得出以v0為起始點的最短路徑。

5.2 AGT 系統(tǒng)路網(wǎng)與結(jié)點的處理

首先確定可能的路網(wǎng)和各站點的位置。在設(shè)置站點時，考慮實際中的客流量、交通安全等因素的影響進行布置，然后將起始點到該站點的最短路徑信息保存至數(shù)據(jù)庫中。

5.3 確定站點位置

在確定站點位置時，我們首先把西南交通大學(xué)犀浦校區(qū)分為四大功能區(qū)，分別是生活服務(wù)區(qū)、教學(xué)區(qū)、體育活動區(qū)和綠化區(qū)，在相應(yīng)功能區(qū)設(shè)置對應(yīng)站點；同時，注意各功能區(qū)之間的邊界位置是否應(yīng)設(shè)置站點。另外，在各功能區(qū)內(nèi)，還應(yīng)根據(jù)各功能區(qū)的面積、內(nèi)部標志建筑物的位置和人流量大小設(shè)置合理數(shù)量和位置的站點。對于特殊情況，例如校園的出入口和特殊地段，需要額外設(shè)置站點，以滿足師生的出行需要[4]。

經(jīng)調(diào)查研究，最終我們選取了28 個站點，分別為菁華路一、西大門、菁華二、菁華三、精勤一、精勤二、犀浦停車場、南門一、南門、知行路一、知行路二、知行路三、東門一、東大門、知行路四、九教、犀湖、八教、北區(qū)校車、北區(qū)宿舍、北區(qū)田徑場西、北區(qū)田徑場南、南區(qū)商業(yè)街、室內(nèi)體育場、乒乓球館、南區(qū)宿舍、圖書館、二教。

5.4 利用ArcGIS 軟件完成站點間距離的計算

5.4.1 制作矢量化校園地圖

首先將西南交通大學(xué)犀浦校區(qū)的地圖加載到ArcGIS 軟件中，使用系統(tǒng)工具箱中的OpenStreetMap Toolbox.tbx＞loadOSM，將原osm 文件變?yōu)閟hp 文件，將原地圖矢量化，得到矢量化的校園地圖[5]。

5.4.2 標出站點并建立校園道路分布圖

在矢量地圖上，標出已確定的站點的具體位置以及建立校園道路分布圖。在校園矢量地圖的屬性表中查找屬性為道路的圖并提取適合的道路，利用ArcGIS 軟件進行拓撲分析，生成犀浦校區(qū)道路分布圖。

5.4.3 利用GIS 軟件計算各站點間距離

利用ArcGIS 軟件根據(jù)矢量地圖上標出的站點信息建立相對應(yīng)的屬性數(shù)據(jù)，得出28 個站點間的距離，保存在數(shù)據(jù)庫中。

5.5 利用Dijkstra 算法的AGT 系統(tǒng)車輛的路徑規(guī)劃

5.5.1 確定路線所經(jīng)站點

根據(jù)用戶拾取的站點信息，確定線路的起始站點v0及經(jīng)過的站點v，并在圖中標出。我們以站點西大門、東大門、北區(qū)田徑場西、北區(qū)田徑場南、北區(qū)宿舍、八教、九教，其中西大門為起始站點v0為例，規(guī)劃一條合適的行車路線[6]。

5.5.2 建立對應(yīng)線路的阻抗矩陣

將用戶拾取的站點放入集合U 中，記為v。根據(jù)Dijkstra 算法結(jié)合結(jié)點的距離建立線路的阻抗矩陣M：

5.5.3 確定AGT 車輛的行車路線

通過建立阻抗矩陣計算得出，用戶當前使用的站點所得出的線路路徑：西大門-北區(qū)田徑場南-北區(qū)田徑場西-北區(qū)宿舍-八教-九教-東大門。

6 結(jié)語

目前高校校園交通現(xiàn)道路規(guī)劃相對不合理，且混合交通沖突，校園短途公共交通設(shè)施配備不完善且落后。為解決這些問題需要引入一種新型的交通系統(tǒng)來改善當前的校園交通狀況。而自動導(dǎo)向的AGT 新交通系統(tǒng)是可以實現(xiàn)無人駕駛的新交通系統(tǒng)，其獨立路權(quán)、全自動化管理、中等運輸量、效率高等特點，可以有效解決校園交通的一些問題。針對校園AGT 系統(tǒng)的路線規(guī)劃，本文使用了Dijkstra 算法對行車路線進行計算。只需確定路線的起始站點以及中繼站點，即可規(guī)劃出適合的行車路線，在滿足師生不同的出行需要的同時，提高了AGT 交通系統(tǒng)的運輸效率。